От разведки до рекультивации риск неизбежен. Это, по сути, не хорошо и не плохо; с большим риском так же может прийти новая благоприятная возможность.
Один из способов, с помощью которого геологи снижают риск при моделировании минеральных ресурсов, – это тщательная оценка содержаний в руде и использование отчета «компетентного лица» для обоснования каждого решения. Цель состоит в уменьшении риска с демонстрацией того, что проект является финансово жизнеспособным.
Технологии deep learning, являющиеся частью более широкого набора методов машинного обучения, призваны значительно повысить скорость, последовательность и точность современных методов оценки содержаний следующим образом:
Как только месторождение объявлено потенциально годным для эксплуатации, необходимо дальнейшее бурение, анализ и так далее. По мере поступления дополнительной информации процесс оценки запасов повторяется, и модель месторождения уточняется. Каждая итерация требует выделения времени и ресурсов, пока в конечном итоге риск или степень неопределенности не будут считаться приемлемыми.
Использование алгоритмов оценки при моделировании минеральных ресурсов требует внимания к деталям. Например, добавление одной переменной в одной геологической области с использованием метода обратного расстояния может повлечь за собой принятие до 190 решений.
Применение обычного кригинга к одной переменной/области может потребовать до 170 решений только при подготовке к определению соответствующих настроек параметров, а затем еще 220 потенциальных решений для выполнения оценки методом кригинга.
Месторождения с одним полезным ископаемым, представляющие экономический интерес в рамках единой геологической формации, встречается редко. Например, один из клиентов Maptek имеет приблизительно 900 комбинаций различных переменных/геологических областей. Применение кригинга ко всему месторождению требует около 35 000 решений!
Неудивительно, что подсчет по рудным запасам может занять недели или месяцы. Компетентному человеку часто не хватает времени для проверки каждого решения.
Использование компьютеров вытеснило ручное создание чертежей и расчеты вручную. Программные алгоритмы стремятся опередить друг друга. Пионеры новых технологий несут риск и первыми берут на вооружение все преимущества при освоении технологии.
Современные методы математических оценок, сами по себе, не могут дать реалистичных результатов при расчете содержаний. Геологи, которые имеют интуитивное понимание геометрии месторождения, являются необходимым ключом для направления алгоритмов к конечной цели поиска наиболее рациональной оценки запасов месторождения. И в этом заключается еще один фактор риска для горных предприятий. Это жизненно важное понимание геологии месторождения практически невозможно внедрить, и при этом оно может не согласоваться между специалистами-геологами.
Технологии deep learning, которые развиваются в течение уже более двух десятилетий, предоставляют возможность это сделать. Таким образом, горняки могут рассчитывать на рентабельную разработку месторождения в будущем.
Команда Maptek находится на передовой линии в разработке решений для горной индустрии течение 40 лет, так как мы продолжаем спрашивать себя: «Есть ли лучший способ выполнить эту операцию?». Мы наблюдали, как алгоритмы глубокого обучения применяются в других индустриях, и мы поняли, что да, он есть.
Через обмен знаниями с нашими главными клиентами, Maptek разработал новое решение для ускорения моделирования ресурсов и составления отчетов. 
Технология глубокого обучения может продвинуть оценку проекта от создания базы данных до составления отчета за 30 минут.
Все участники проекта могут «изучить» тонкости рудного тела, так как механизм глубокого обучения, по сути, делает обучение за них, создавая согласованную модель, которая позволяет всей операции извлекать выгоду.
Как геолог, который осуществляет техническую экспертизу на рудниках в Австралии и Азиатско-Тихоокеанском регионе, я считаю, что технологии глубокого обучения не останутся незамеченными в пространстве моделирования ресурсов. Я рад работать с предприятиями, заинтересованными в изучении нового подхода.
Есть ли лучший способ для геологического моделирования месторождений?
Да.
Что значит быть на передовой линии при разработке технологий?
Технологии глубокого обучения вносят перемены в горнодобывающую промышленность.
Все преобразующие инновации начинаются с идеи. И эта идея обычно вызвана вопросом: «Есть ли лучший способ сделать это?»
Прогрессивные компании, которые достаточно смелы, отвечают «Да».
Это звучит драматично, но для любой отрасли стоимость быть на передовой линии при разработке технологий – это прежде всего риск.